## ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  PENERAPAN LEAN  CONSTRUCTION PADA PROYEK KONSTRUKSI GEDUNG DI KOTA BANDA ACEH
Zulhelmi Andika a,* , Muttaqin Hasan b , Abdullah b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: dhika.atjeh@gmail.com
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History:
Lean  construction  is  a  construction  implementation  method  that  can minimize waste and maximize value. In the implementation of building construction projects, especially in Banda Aceh City, there are still many contractors who stick to conventional implementation methods, although the  government  has  introduced  lean  building  methods.  Traditional methods tend to produce waste and neglected value. This study aims to determine  the  dominant  lean  construction  factors  applied  to  building construction projects in Banda Aceh City. Construction using funds from the  City's  Revenue  and  Expenditure  Budget  (APBK)  years  of  2015- 2021.  Respondents  in  this  study  were  targeted  at  project managers/construction  managers  from  medium  and  high-skilled contractors in Aceh province with  a population of 1,610 companies. A proportionally stratified random sample is used as the sampling method and  165  companies  were  selected  as  samples.  The  data  analysis technique  used  descriptive  statistics,  validity  test,  reliability  test,  and Principal  Component  Analysis  (PCA)  using  Statistical  Product  and Service  Solution  (SPSS)  software.  The  results  showed  that  the  lean construction factors applied to building construction projects in Banda Aceh  City  included  7  factors  namely  the  implementation  method, material  control,  supply  chain,  time  management,  documentation, teamwork, and communication factors with  a  variance  (percentage of application) of 61.770%. The dominant lean construction factor applied to  building construction projects in  Banda Aceh is the implementation method factor, with a variance of 17.593%.
Received 29 March 2022 Accepted 11 April 2022
Online 31 June 2022
Keywords: Lean construction Project Construction
Building
PCA © 2022 Magister Teknik Sipil USK. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Proyek  konstruksi  merupakan  suatu  kegiatan  usaha  yang  kompleks,  sifatnya  tidak  rutin,  memiliki keterbatasan terhadap waktu, anggaran, sumber daya, serta memiliki spesifikasi tersendiri atas produk yang akan  dihasilkan  (Sugiyanto,  2020).  Hingga  saat  ini,  penyelenggaraan  konstruksi  di  Indonesia  masih bergelut  pada  ketifakefisienan  penyelenggaraan  konstruksi.  Hal  tersebut  terlihat  dari  masih  adanya pemborosan  material,  tahapan  kerja  dan  metode  konstruksi  yang  kurang  tepat,  adanya  waktu  tunggu, perbaikan ulang, dan pengerjaan ulang yang bermuara rendahnya pemahaman penyelenggaraan konstruksi yang efisien dan efektif. Menjawab permasalahan tersebut, Pemerintah melalui Direktorat Jenderal Bina Konstruksi  (DJBK)  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  hadir  memberikan solusi  dengan  memperkenalkan  konstruksi  ramping  atau lean  construction (Kementerian  PUPR,  2016). Lean  construction  adalah  metode  pelaksanaan  konstruksi  yang  dapat  meminimalkan  waste  dan memaksimalkan value (Singh dan Kumar, 2021).

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
Keunggulan lean  construction terletak  pada  kemampuan  sistematis  untuk  mengidentifikasi  dan mengeliminir  pemborosan  melalui  perbaikan  yang  berlanjut.  Dengan  perbaikan  berlanjut  tersebut, lean construction dapat memaksimalkan value yang ingin  dicapai oleh  pengguna akhir (Kementerian  PUPR, 2016).  Beberapa  negara  maju  seperti  Negara  Amerika,  Australia,  China,  dan  Singapura  telah  berhasil menerapkan  konsep lean  construction dan  memberikan  banyak  dampak  positif  yang  signifikan  ( Lean Construction Institute Indonesia, 2018).
Tabel 1. Indikator Penerapan Lean Construction
No. Indikator Penerapan Lean Construction Peneliti Terdahulu I II III IV
1 Sistem perencanaan terakhir atau Last Planner System (LPS) melalui pelibatan banyak pihak/keterlibatan kontraktor dalam tahap desain √ √ √ 2 Visualisasi/alat peraga/manajemen visual √ √ √ 3 Pertemuan rapat harian √ √ 4 Percobaan pertama untuk eksekusi proses ( first run studies ) √ √ 5 Proses 5S (pemilahan, penataan, pembersihan, pembiasaan, dan pendisiplinan) √ √ √ 6 Analisis alur kerja/merencanakan pelaksanaan √ √ 7 Kualitas di sumbernya/kualitas dan keandalan pemasok √ √ 8 Pengurangan waktu kerja √ 9 Desain tata letak lokasi kerja √ 10  Perbaikan berkelanjutan/perbaikan terus menerus ( kaizen ) √ √ 11  Penjadwalan kerja √ 12  Kerja tim/kerja sama tim lintas fungsi (kolaborasi) √ √ 13  Penataan kerja (struktur kerja) √ 14  Pengurangan proses rantai pasok ( lean supply ) √ 15  Pengurangan proses perakitan ( lean assembly ) √ 16  Pelatihan lintas tenaga kerja/menyediakan kursus pelatihan lean/ persiapan tim √ √ √ 17  Standarisasi kerja √ √ √ 18  Peningkatan  produktivitas  peralatan  melalui  perawatan  total  atau Total  Productive Maintenance (TPM) √ 19  Penyeimbangan sumber daya kerja √ 20  Pengiriman tepat waktu √ √ 21  Memproduksi dalam jumlah kecil √ 22  Pemeriksaan kesalahan ( poka yoke ) √ √ 23  Komunikasi yang efektif √ 24  Proses dokumentasi √ 25  Prefabrikasi √ 26  Menghilangkan pemborosan √ 27  Analisis 5 whys untuk menemukan akar penyebab masalah/risiko √ 28  Manajemen kualitas total atau Total Quality Management (TQM) √ 29  Pemetaan aliran nilai atau Value Stream Mapping (VSM) √ √ 30  Diagram tulang ikan ( ishikawa diagram ) untuk menemukan akar penyebab masalah √ 31  Masuk pertama keluar pertama atau First In First Out (FIFO) √ 32  Analisa mode kegagalan dan dampak atau Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) √ 33  Kontrol jumlah material ( kanban ) √ Keterangan peneliti terdahulu: I :  (Salem, 2005) III  :  (Watfa dan Sawalha, 2021) II :  (Aomar, 2012) V :  (Ahmed, 2021)
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  setelah  Pemerintah  memperkenalkan  metode lean construction , penyelenggaraan proyek konstruksi bangunan gedung khususnya di Kota Banda Aceh, masih banyak  kontraktor  yang  menganut  metode  pelaksanaan  konvensional  (tradisional).  Metode  pelaksanaan konvensional  cenderung menghasilkan waste (pemborosan)  dan  terabainya value .  Adapun  bentuk waste yang  timbul  pada  proyek  seperti  waktu  menunggu  instruksi,  waktu  menunggu  material  datang,  waktu
menunggu  alat  datang,  kehilangan  material/alat  di  lokasi,  pemborosan  bahan  dan  material  mentah, kerusakan material dan bahan di lokasi, tenaga kerja menganggur, kesalahan instruksi pekerjaan, pekerja lambat/tidak efektif, pekerjaan rework / repair , dan terjadi kecelakaan kerja. Bentuk terabainya value pada proyek seperti rendahnya mutu pekerjaan dan terlambatnya penyelesaian proyek.
Studi empiris menunjukkan bahwa beberapa peneliti terdahulu sudah meninjau tentang penerapan lean construction pada  proyek  konstruksi.  Implementasi lean  construction dapat  diterapkan  dengan  sistem perencanaan terakhir, visualisasi, pertemuan rapat harian, percobaan pertama untuk eksekusi proses, dan proses  5S  (pemilahan,  penataan,  pembersihan,  pembiasaan,  dan  pendisiplinan)  (Salem,  2005).  Indikator praktik lean construction yang dominan di industri  konstruksi  Abu Dhabi  adalah analisis alur kerja dan kualitas di sumbernya (Aomar, 2012). Faktor penting keberhasilan lean construction di Uni Emirat Arab (UEA)  adalah  faktor  keterlibatan  kontraktor,  strategi  dan  perencanaan,  kualitas  pemasok,  pelatihan  dan pengetahuan,  komunikasi  dan  kolaborasi,  serta  faktor  proses  dokumentasi  dan  standardisasi  (Watfa  dan Sawalha,  2021).  Hampir  setengah  responden  telah  mengimplementasi lean  construction pada  industri konstruksi di Bangladesh melalui pemeriksaan kesalahan, standarisasi kerja, menghilangkan pemborosan, persiapan tim, prefabrikasi, dan diagram tulang ikan untuk menemukan akar penyebab masalah (Ahmed, 2021). Sehubungan dengan permasalahan yang ada dan hasil studi empiris di atas, maka penulis tertarik melakukan  penelitian  tentang  “Faktor-faktor  Penerapan Lean  Construction pada  Proyek  Konstruksi Gedung di Kota Banda Aceh”.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Lean Construction
Konstruksi ramping ( lean  construction ) merupakan cara merancang  sistem  produksi untuk meminimalkan pemborosan ( waste ) bahan, waktu, dan upaya untuk menghasilkan nilai maksimum. Akibat segala pemborosan dibuat minimal, maka kontruksinya bisa menjadi “ramping” (Nugraha, 2021). Fitur penting dari lean construction termasuk  tujuan  yang  jelas,  penghapusan  pemborosan,  memenuhi  kepuasan  kebutuhan  pelanggan  sambil memastikan kinerja maksimum, dan kontrol di seluruh siklus konstruksi. Lean construction adalah sarana yang kuat dari manajemen proyek, dapat membantu mengatasi kompleksitas proyek melalui prinsip-prinsip lean , dan dapat meningkatkan kinerja (Li, 2021). Konsep lean telah memberikan banyak manfaat contohnya dalam meningkatkan produktivitas suatu proyek konstruksi (Fassa, 2021). Indikator penerapan lean construction dari beberapa sumber penelitian terdahulu, dapat dirangkum pada Tabel 1.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  Teknik Penentuan Populasi dan Sampel
Populasi  dimaksudkan  kepada  perusahaan  kontraktor  bidang  gedung  di  Provinsi Aceh.  Berdasarkan  data Lembaga Pengembangan Jasa Konstruksi (LPJK) tahun 2021, populasi perusahaan kontraktor bidang gedung yang meliputi  kualifikasi  Menengah  (M1  dan  M2)  dan  kualifikasi  Besar  (B1  dan  B2)  berjumlah  sebanyak  1.610 perusahaan. Jumlah sampel minimal dalam analisis faktor adalah setidaknya 5 kali dari jumlah indikator yang akan diteliti dan dianalisis (Hair, 2010). Indikator yang diteliti berjumlah sebanyak 33 indikator. Oleh karena itu, jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 5 x 33 diperoleh sebanyak 165 perusahaan. Adapun proporsi populasi dan sampel dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Proporsi Populasi dan Sampel No. Sub Kualifikasi Populasi Sampel 1 Menengah 1 (M1) 1.407 (1.407/1.610) x 165 = 144 2 Menengah 2 (M2) 173 (173/1.610) x 165 = 17 3 Besar 1 (B1) 29 (29/1.610) x 165 = 3 4 Besar 2 (B2) 1 (1/1.610) x 165 = 1 Jumlah 1.610 165
Teknik sampling yang  digunakan  adalah proportionate  stratified  random  sampling .  Teknik  ini merupakan  pengambilan  sampel  dengan  anggota  populasi  yang  tidak  sama  dan  berstrata  secara proporsional. Anggota populasi yang tidak sama dan berstrata secara proporsional ini adalah perusahaan kontraktor  dengan  kualifikasi  M1  sebanyak  144  perusahaan,  kualifikasi  M2  sebanyak  17  perusahaan, kualifikasi B1 sebanyak 3 perusahaaan, dan kualifikasi B2 sebanyak 1 perusahaan.

## 3.2  Teknik Pengumpulan Data
Kuesioner  bertujuan  untuk  menanyakan  tentang  indikator lean  construction yang  diterapkan  pada  proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh. Pengukuran jawaban kuesioner menggunakan skala Likert. Pengumpulan data kuesioner dilakukan dengan menjumpai langsung tempat keberadaan responden dan memberikan formulir kuesioner. Responden diminta untuk memilih salah satu jawaban yang telah disediakan pada formulir kuesioner dengan memberikan checklist (√). Pembagian kuesioner dilakukan pendampingan, agar bila terdapat pertanyaan yang sulit dimengerti oleh responden dapat diberikan penjelasan. Pengumpulan data kuesioner ini dilakukan dalam rentang waktu 1 bulan.

## 3.3  Teknik Analisis Data
Analisis data ini menggunakan Principle Component Analysis (PCA). PCA adalah untuk mengurangi dimensi kumpulan  data  yang  terdiri dari  sejumlah  besar  variabel yang  saling  terkait,  sambil mempertahankan  sebanyak mungkin  variasi  yang  ada  dalam  kumpulan  data.  Hal  ini  dicapai  dengan  mentransformasikan  ke  sekumpulan variabel  baru.  Komponen  utama  yang  tidak  berkorelasi  diurutkan  sehingga  beberapa  variabel  pertama mempertahankan sebagian besar variasi yang ada di semua variabel asli (Jolliffe, 2013). PCA ini digunakan untuk mengevaluasi  indikator lean  construction yang  diambil  dari  sebuah  sumber,  untuk  dicari  tau  apakah  indikator tersebut muncul pada proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh. Langkah-langkah analisis faktor PCA melalui software SPSS versi 26 dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Melakukan korelasi matrik
Korelasi  matrik  ini  bertujuan  untuk  memeriksa  seluruh  indikator  yang  diambil  dari  suatu  sumber  dapat dibentuk menjadi suatu faktor atau tidak, untuk memastikan jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai atau tidak untuk diterapkan PCA, dan untuk menyeleksi sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak. Syarat parameter korelasi matrik adalah sebagai berikut:
a. Bila nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO) > 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor. Sebaliknya bila nilai KMO < 0,5, maka seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber tidak dapat dibentuk menjadi suatu faktor.
b. Bila nilai Sig. < 0,05, maka jumlah sampel yang ditetapkan sebanyak 165 responden sudah memadai untuk diterapkan  PCA.  Sebaliknya  bila  nilai  KMO  >  0,05,  maka  jumlah  sampel  yang  ditetapkan  sebanyak  165 responden  belum  memadai  untuk  diterapkan  PCA.  Tindak  lanjut  bila  nilai  Sig.  >  0,05  adalah  dengan menggunakan rumus sampel maksimal yaitu 10 dikali jumlah indikator.
c. Bila indikator mempunyai nilai MSA > 0,5, maka indikator yang diambil dari suatu sumber muncul di wilayah penelitian. Sebaliknya bilai nilai MSA < 0,5, maka sejumlah indikator yang diambil dari suatu sumber tidak muncul  di  wilayah  penelitian.  Tindak  lanjut  bila  sejumlah  indikator  mempunyai  nilai  MSA  <  0,5  adalah melakukan percobaan selanjutnya dengan mengeluarkan indikator yang mempunyai nilai MSA terkecil.
2. Melakukan ekstraksi faktor
Ekstraksi faktor ini bertujuan untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk, untuk mengetahui keberadaan faktor dominan, dan untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk. Syarat parameter ekstraksi faktor adalah sebagai berikut:
a. Bila nilai eigen > 1 berhenti pada kedudukan komponen atau indikator tertentu, maka jumlah faktor yang bisa terbentuk sesuai dengan kedudukan komponen.
b. Nilai varians tertinggi pada suatu komponen menandakan komponen tersebut adalah faktor dominan.
c. Nilai kumulatif terakhir menandakan kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk yang dinyatakan dalam bentuk
persentase.
3. Melakukan rotasi faktor
Rotasi faktor ini bertujuan untuk mendistribusikan sejumlah indikator pada kelompok faktor yang terbentuk. Alternatif yang digunakan dalam rotasi faktor adalah orthogonal rotation , yaitu proses rotasi memutar sumbu 90 o dengan metode varimax. Syarat parameter rotasi faktor adalah indikator yang mempunyai nilai loading factor tertinggi pada suatu faktor akan dimasukkan pada faktor tersebut.
4. Memberikan nama faktor
Setelah  beberapa  faktor  terbentuk,  maka  proses  dilanjutkan  dengan  menamakan  faktor.  Dalam  penamaan faktor  harus  memperhatikan  seluruh  indikator  yang  ada,  agar  indikator  tersebut  representatif  atau mencerminkan faktor yang hendak diberi nama.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Korelasi Matrik
Tahap korelasi matrik dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk memeriksa seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat dibentuk menjadi suatu faktor atau tidak, dengan syarat KMO > 0,5. Tujuan kedua untuk memastikan jumlah sampel yang ditetapkan sudah memadai atau tidak untuk diterapkan PCA, dengan syarat nilai Sig. < 0,05. Tujuan ketiga untuk menyeleksi seluruh indikator yang diambil dari suatu sumber dapat muncul di wilayah penelitian atau tidak, dengan syarat MSA > 0,5. Adapun output korelasi matrik ini dapat diperlihatkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Korelasi Matrik Parameter Percobaan Korelasi Matrik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 KMO > 0,5 0,357  0,435  0,480  0,494  0,512  0,525  0,529  0,554  0,557  0,562 Sig. < 0,05 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 Jumlah indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA (< 0,5) 29 26 20 18 16 15 14 9 11 8 Indikator 1 0,237*  0,385*  0,426*  0,453*  0,455*  0,453*  0,464*  0,499*  0,488*  0,457* Indikator 2 0,340*  0,362*  0,402*  0,399*  0,401*  0,438*  0,446*  0,455*  0,445* - Indikator 3 0,525  0,608  0,611  0,605  0,594  0,614  0,608  0,610  0,610  0,616 Indikator 4 0,181* - - - - - - - - - Indikator 5 0,338*  0,371*  0,366*  0,391*  0,445*  0,442*  0,441*  0,476*  0,472*  0,474* Indikator 6 0,437*  0,493*  0,496*  0,516  0,589  0,600  0,603  0,659  0,662  0,657 Indikator 7 0,270*  0,313*  0,307* - - - - - - - Indikator 8 0,399*  0,550  0,610  0,620  0,615  0,615  0,598  0,593  0,579  0,598 Indikator 9 0,595  0,566  0,663  0,662  0,663  0,682  0,684  0,696  0,697  0,694 Indikator 10 0,422*  0,411*  0,402*  0,401*  0,415*  0,458*  0,452*  0,448* - - Indikator 11 0,593  0,620  0,617  0,650  0,606  0,597  0,645  0,614  0,610  0,599 Indikator 12 0,451*  0,436*  0,439*  0,462*  0,502  0,497*  0,499*  0,502  0,485*  0,482* Indikator 13 0,335*  0,441*  0,505  0,504  0,477*  0,428*  0,425*  0,510  0,498*  0,502 Indikator 14 0,302*  0,451*  0,441*  0,480*  0,497*  0,530  0,536  0,562  0,571  0,569 Indikator 15 0,314*  0,389*  0,407*  0,426*  0,419*  0,455*  0,455*  0,468*  0,467*  0,476* Indikator 16 0,258*  0,410*  0,398*  0,413*  0,412*  0,409* - - - - Indikator 17 0,343*  0,383*  0,512  0,511  0,513  0,524  0,524  0,534  0,538  0,536 Indikator 18 0,320*  0,473*  0,464*  0,464*  0,455*  0,469*  0,472*  0,491*  0,493*  0,505 Indikator 19 0,511  0,608  0,662  0,669  0,675  0,676  0,675  0,689  0,692  0,706 Indikator 20 0,384*  0,402*  0,447*  0,482*  0,504  0,502  0,509  0,531  0,532  0,538 Indikator 21 0,402*  0,486*  0,536  0,540  0,545  0,554  0,555  0,562  0,569  0,571 Indikator 22 0,337*  0,403*  0,398*  0,422*  0,462*  0,445*  0,445*  0,515  0,516  0,519 Indikator 23 0,407*  0,460*  0,479*  0,454*  0,462*  0,469*  0,484*  0,501  0,499*  0,494* Indikator 24 0,383*  0,496*  0,505  0,550  0,536  0,542  0,586  0,590  0,594  0,605 Indikator 25 0,259*  0,302*  0,383*  0,380*  0,368* - - - - - Indikator 26 0,331*  0,423*  0,431*  0,430*  0,455*  0,447*  0,444*  0,475*  0,474*  0,471* Indikator 27 0,428*  0,405*  0,396*  0,387*  0,444*  0,455*  0,460*  0,472*  0,471*  0,480* Indikator 28 0,254*  0,347*  0,373*  0,396*  0,420*  0,427*  0,423* - - -
Parameter Percobaan Korelasi Matrik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Indikator 29 0,261*  0,335*  0,335*  0,331* - - - - - - Indikator 30 0,331*  0,394*  0,413*  0,423*  0,421*  0,452*  0,452*  0,455*  0,455*  0,461* Indikator 31 0,372*  0,458*  0,573  0,564  0,562  0,566  0,574  0,574  0,587  0,587 Indikator 32 0,211*  0,260* - - - - - - - - Indikator 33 0,442*  0,542  0,540  0,528  0,583  0,579  0,578  0,607  0,612  0,611 Parameter Percobaan Korelasi Matrik 11 12 13 14 15 16 17 KMO > 0,5 0,564  0,581  0,596  0,610  0,612  0,618  0,623 Sig. < 0,05 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 Jumlah indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA (< 0,5) 8 5 5 3 2 1 - Indikator 1 - - - - - - - Indikator 2 - - - - - - - Indikator 3 0,615  0,632  0,619  0,628  0,627  0,662  0,729 Indikator 4 - - - - - - - Indikator 5 0,472*  0,469* - - - - - Indikator 6 0,657  0,647  0,681  0,678  0,678  0,677  0,702 Indikator 7 - - - - - - - Indikator 8 0,598  0,543  0,532  0,544  0,540  0,555  0,551 Indikator 9 0,707  0,725  0,725  0,727  0,727  0,735  0,729 Indikator 10 - - - - - - - Indikator 11 0,596  0,565  0,554  0,592  0,585  0,592  0,581 Indikator 12 0,476*  0,501  0,510  0,609  0,608  0,594  0,587 Indikator 13 0,511  0,528  0,535  0,565  0,576  0,537  0,548 Indikator 14 0,566  0,555  0,649  0,654  0,667  0,665  0,664 Indikator 15 0,482*  0,569  0,579  0,573  0,562  0,559  0,553 Indikator 16 - - - - - - - Indikator 17 0,540  0,560  0,561  0,560  0,561  0,566  0,564 Indikator 18 0,497*  0,490*  0,484*  0,482* - - - Indikator 19 0,706  0,726  0,723  0,721  0,723  0,721  0,718 Indikator 20 0,540  0,537  0,528  0,539  0,532  0,569  0,562 Indikator 21 0,569  0,583  0,583  0,582  0,582  0,576  0,576 Indikator 22 0,523  0,522  0,408* - - - - Indikator 23 0,485*  0,481*  0,447*  0,504  0,500  0,560  0,557 Indikator 24 0,604  0,601  0,610  0,605  0,611  0,615  0,625 Indikator 25 - - - - - - - Indikator 26 0,469*  0,483*  0,479*  0,491*  0,479* - - Indikator 27 0,475*  0,482*  0,490*  0,488*  0,496*  0,497* - Indikator 28 - - - - - - - Indikator 29 - - - - - - - Indikator 30 0,465* - - - - - - Indikator 31 0,585  0,562  0,560  0,560  0,558  0,555  0,563 Indikator 32 - - - - - - - Indikator 33 0,588  0,592  0,579  0,573  0,585  0,579  0,595 Keterangan: *Indikator yang tidak terpenuhi syarat MSA (< 0,5)
Tabel 3 memperlihatkan bahwa korelasi matrik telah dilakukan beberapa kali hingga percobaan 17. Percobaan tersebut dilakukan untuk memenuhi seluruh syarat parameter pada korelasi matrik. KMO dari percobaan 1 hingga 4 mempunyai nilai < 0,5. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 1 hingga 4, seluruh indikator yang ditinjau tidak dapat dibentuk menjadi sejumlah faktor. KMO dari percobaan 5 hingga 17 mempunyai nilai > 0,5. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 5 hingga 17, seluruh indikator yang ditinjau dapat dibentuk menjadi sejumlah faktor. Sig. dari percobaan 1 hingga 17 mempunyai nilai < 0,05. Hal ini berarti bahwa pada percobaan 1 hingga 17, jumlah sampel yang telah ditetapkan sebanyak 165 responden, sudah  memadai  untuk  diterapkan  PCA.  MSA  dari  percobaan  1  hingga  17  terdapat  16  indikator  yang
dikeluarkan karena mempunyai nilai < 0,5. Hal ini berarti bahwa 16 dari 33 indikator yang ditinjau tidak muncul di wilayah penelitian.

## 4.2  Ekstraksi Faktor
Tahap ekstraksi faktor dalam PCA ini mempunyai 3 tujuan utama. Tujuan pertama untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk dengan menghitung jumlah komponen atau indikator yang mempunyai nilai eigen > 1. Tujuan kedua untuk mengetahui faktor dominan dengan melihat nilai varian tertinggi pada salah satu faktor. Tujuan ketiga untuk mengetahui kontribusi sejumlah faktor yang terbentuk dengan melihat nilai kumulatif varian. Adapun output ekstraksi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Ekstraksi Faktor
Komponen/ Indikator Nilai Eigen Ekstraksi Faktor Total Varian (%) Kumulatif (%) Total Varian (%) Kumulatif (%) 1 2,991 17,593 17,593 2,991 17,593 17,593 2 1,569 9,229 26,822 1,569 9,229 26,822 3 1,453 8,545 35,367 1,453 8,545 35,367 4 1,253 7,368 42,735 1,253 7,368 42,735 5 1,143 6,725 49,460 1,143 6,725 49,460 6 1,087 6,394 55,854 1,087 6,394 55,854 7 1,006 5,916 61,770 1,006 5,916 61,770 8 0,924 5,433 67,203 9 0,869 5,110 72,313 10 0,850 5,000 77,313 11 0,741 4,357 81,669 12 0,687 4,041 85,710 13 0,680 3,998 89,708 14 0,620 3,647 93,355 15 0,478 2,812 96,167 16 0,452 2,659 98,826 17 0,200 1,174 100,000 Tabel 5. Rotasi Faktor Faktor 1 2 3 4 5 6 7 Indikator 3 0,073 0,291 0,098 0,242 0,116 -0,299  0,458* Indikator 6 0,591*  -0,148 0,330 0,054 -0,104  -0,089 0,151 Indikator 8 0,027 -0,004 0,437 0,467* 0,299 0,292 -0,252 Indikator 9 0,670* 0,356 -0,012  -0,149  -0,029  -0,013  -0,109 Indikator 11 -0,008 0,015 0,253 0,515*  -0,443  -0,029 0,184 Indikator 12 -0,001 0,244 0,058 -0,358 0,068 0,660* 0,026 Indikator 13 0,002 -0,151  -0,107 0,183 -0,150  0,726*  -0,001 Indikator 14 0,151 0,068 0,738*  -0,071  -0,139  -0,126  -0,131 Indikator 15 -0,096  -0,047  -0,219  0,748* 0,055 -0,050 0,069 Indikator 17 0,725* 0,162 -0,200  -0,023  -0,004  -0,002  -0,027 Indikator 19 0,767* 0,178 0,106 -0,013 0,115 0,051 -0,120 Indikator 20 -0,212 0,146 0,593*  -0,093 0,172 0,047 0,379 Indikator 21 0,359 0,743* 0,162 -0,013 0,145 0,053 -0,095 Indikator 23 -0,035 0,056 0,021 0,174 0,109 -0,060  0,762* Indikator 24 -0,006 0,169 0,016 0,050 0,765*  -0,120 0,145 Indikator 31 0,197 0,815* 0,017 -0,051 0,094 -0,030 0,058 Indikator 33 -0,430  0,470*  -0,005 0,007 -0,409  -0,032 0,046 Jumlah distribusi indikator ke dalam suatu faktor 4 3 2 3 1 2 2
Keterangan: *Indikator yang mempunyai factor loading terbesar pada suatu faktor
Tabel  4 memperlihatkan bahwa nilai eigen > 1 terletak pada komponen 1 hingga 7. Hal ini berarti bahwa jumlah faktor yang terbentuk ada 7 faktor dari 17 indikator yang muncul di wilayah penelitian. Nilai variance tertinggi terletak pada komponen 1 sebesar 17,593%. Hal ini berarti bahwa faktor dominan terletak pada faktor 1 sebesar 17,593%, dimana pada tahap ini nama faktornya belum dapat diketahui dan dapat diketahui  pada  tahap  terakhir  yaitu  pemberian  nama  faktor.  Nilai  kumulatif  varian  diperoleh  sebesar 61,770%. Hal ini berarti bahwa kontribusi 7 faktor yang terbentuk adalah sebesar 61,770%.

## 4.3  Rotasi Faktor
Tahap rotasi faktor dalam PCA ini bertujuan untuk mendistribusikan sejumlah indikator yang muncul di  wilayah  penelitian  pada  kelompok  faktor  yang  terbentuk  dengan  melihat loading  factor terbesar. Alternatif  yang  digunakan  dalam  rotasi  faktor  adalah orthogonal  rotation ,  yaitu  proses  rotasi  memutar sumbu  90 o dengan  metode  varimax.  Melalui  metode  tersebut  loading  factor  yang  awalnya  kecil  akan semakin  diperkecil  dan loading  factor yang  besar  semakin  diperbesar.  Oleh  karena  itu  pada  komponen faktor,  tidak  akan  ditemukan  lagi  peluang  indikator  dengan  nilai loading  factor yang  sama-sama  besar. Adapun output rotasi faktor ini dapat diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel  5  memperlihatkan  bahwa  setiap  indikator  mempunyai loading  factor tertinggi  pada  masing- masing faktor. Faktor 1 terdistribusi 4 indikator, faktor 2 terdistribusi 3 indikator, faktor 3 terdistribusi 2 indikator, faktor 4 terdistribusi 3 indikator, faktor 5 terdistribusi 1 indikator, faktor 6 dan faktor 7 masing- masing terdistribusi 2 indikator.

## 4.4  Penamaan Faktor
Tahap pemberian nama faktor dalam PCA ini bertujuan untuk melekatkan nama faktor berdasarkan kecenderungan  karakteristik  indikator  yang  berkumpul  dalam  faktor  yang  terbentuk.  Pemberian  nama faktor  ini  lebih  bersifat  subjektif,  yang  diupayakan  representatif  terhadap  sejumlah  indikator  yang berkumpul dalam suatu faktor. Pemberian nama untuk setiap faktor yang terbentuk beserta nilai variansnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Faktor-faktor Penerapan Lean Construction No. Faktor Indikator Varian 1 Faktor metode pelaksanaan  Analisis alur kerja 17,593% Desain tata letak lokasi kerja Standarisasi kerja Penyeimbangan sumber daya kerja 2 Faktor kontrol material Memproduksi dalam jumlah kecil 9,229% Masuk pertama keluar pertama Kontrol jumlah material 3 Faktor rantai pasok Pengurangan proses rantai pasok 8,545% Pengiriman tepat waktu 4 Faktor manajemen waktu Pengurangan waktu kerja 7,368% Penjadwalan kerja Pengurangan proses perakitan 5 Faktor dokumentasi Proses dokumentasi 6,725% 6 Faktor kerja sama tim Kerja sama tim lintas fungsi 6,394% Penataan kerja 7 Faktor komunikasi Pertemuan rapat harian 5,916% Komunikasi yang efektif Jumlah varian 61,770% Sisa varian 38,230%
Tabel 6 memperlihatkan bahwa dari 33 indikator yang dievaluasi dengan PCA, terdapat 17 indikator yang  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  7  faktor. Adapun  faktor-faktor  penerapan lean  construction pada
proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh adalah faktor metode pelaksanaan, kontrol material, rantai pasok,  manajemen  waktu,  dokumentasi,  kerja  sama  tim,  dan  faktor  komunikasi.  Masing-masing  faktor tersebut  mempunyai  varian  tersendiri.  Varian  dapat  diartikan  sebagai  persentase  penerapan lean construction pada suatu faktor di lokasi penelitian. Dalam hal ini varian pada faktor metode pelaksanaan diperoleh sebesar 17,593% dengan jumlah 4 indikator, faktor kontrol material diperoleh sebesar 9,229% dengan jumlah 3 indikator, faktor rantai pasok diperoleh sebesar 8,545% dengan jumlah 2 indikator, faktor manajemen  waktu  diperoleh  sebesar  7,368%  dengan  jumlah  3  indikator,  faktor  dokumentasi  diperoleh sebesar 6,725% dengan jumlah 1 indikator, faktor kerja sama tim diperoleh sebesar 6,394% dengan jumlah 2 indikator, dan faktor komunikasi diperoleh sebesar 5,916% dengan jumlah 2 indikator.
Berdasarkan  nilai  varian  pada  masing-masing  faktor  yang  terbentuk,  maka  total  varian  diperoleh sebesar 61,770%. Hal ini berarti bahwa proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh mulai rentang tahun 2015-2021 mempunyai persentase penerapan lean construction sebesar 61,770% yang dipengaruhi oleh 7 faktor di atas. Dalam arti lain, 7 faktor lean construction telah diterapkan pada proyek konstruksi gedung di  Kota  Banda Aceh,  yang  dilaksanakan  oleh  165  perusahaan  kontraktor  sebagai  sampel  dari  populasi sebanyak 1.610 perusahaan kontraktor. Adapun sisa varian sebesar 38,230% terdapat pada 16 indikator lean construction yang tidak diterapkan pada proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh yang dilaksanakan oleh  165  perusahan  kontraktor. Adapun  16  indikator  tersebut  adalah  percobaan  pertama  untuk  eksekusi proses,  analisa  mode  kegagalan  dan  dampak,  kualitas  dan  keandalan  pemasok,  pemetaan  aliran  nilai, prefabrikasi,  menyediakan  kursus  pelatihan lean ,  manajemen  kualitas  total,  perbaikan  terus  menerus, manajemen visual, sistem perencanaan terakhir melalui pelibatan banyak pihak, diagram tulang ikan untuk menemukan  akar  penyebab  masalah,  proses  5S,  pemeriksaan  kesalahan,  peningkatan  produktivitas peralatan melalui perawatan total, menghilangkan pemborosan, dan analisis 5 whys untuk menemukan akar penyebab masalah.
Nilai  varian  tertinggi  pada  PCA  diperoleh  pada  faktor  metode  pelaksanaan  yaitu  sebesar  17,593%. Oleh karena itu berdasarkan persepsi kontraktor, faktor dominan penerapan lean construction pada proyek konstruksi  gedung di  Kota Banda Aceh adalah faktor metode pelaksanaan dengan persentase penerapan sebesar 17,593%. Indikator pada faktor dominan ini adalah analisis alur kerja, desain tata letak lokasi kerja, standarisasi  kerja,  dan  penyeimbangan  sumber  daya  kerja.  Indikator  dominan  dalam  penerapan lean construction pada proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh adalah pertemuan rapat harian dan desain tata  letak  lokasi  kerja  dengan  nilai  MSA  sama-sama  sebesar  0,729.  Hasil  penelitian  ini  mempunyai perbedaan  dengan  beberapa  peneliti  terdahulu.  Indikator  dominan  implementasi lean  construction pada industri konstruksi adalah sistem perencanaan terakhir (keterlibatan kontraktor dalam tahap desain) (Salem, 2005). Indikator dominan praktik lean construction di industri konstruksi Abu Dhabi adalah analisis alur kerja dan kualitas di sumbernya (Aomar, 2012). Indikator dominan dalam keberhasilan implementasi lean construction di  Uni  Emirat  Arab  (UEA)  adalah  keterlibatan  kontraktor  pada  tahap  desain  (Watfa  dan Sawalha, 2021). Indikator dominan implementasi lean construction pada industri konstruksi di Bangladesh adalah pemeriksaan kesalahan (Ahmed, 2021).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Faktor-faktor lean construction yang diterapkan pada proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh terdapat 7 faktor yaitu faktor metode pelaksanaan, kontrol material, rantai pasok, manajemen waktu, dokumentasi, kerja sama tim, dan faktor komunikasi dengan varian (persentase penerapan) sebesar 61,770%. Faktor lean construction yang dominan diterapkan pada proyek konstruksi gedung di Kota Banda Aceh adalah faktor metode pelaksanaan dengan varian  sebesar17,593%.  Disarankan  kepada  perusahaan  kontraktor  bidang  gedung  di  Provinsi  Aceh  untuk meningkatkan  kesiapan  dalam  implementasi lean  construction ,  agar  diperoleh  kinerja  yang  maksimum  dan diperolehnya kepuasan owner . Disarankan kepada dinas terkait, untuk dapat mempersyaratkan implementasi lean construction di dalam dokumen kontrak, agar perusahaan kontraktor berperan pro aktif terhadap pencapaian kinerja yang maksimum dalam penghapusan pemborosan dan perbaikan yang berlanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, S., Hossain, M. M., and Haq, I., 2021. Implementation of lean construction industry in Bangladesh: awareness, benefits, and challenges. International Journal of Building Pathology and Adaptation . 39 (2), pp. 1-39.
Aomar,  R.  A.,  2012.  Analysis  of  lean  construction  practices  at  Abu  Dhabi  construction  industry. Lean Construction Journal . pp 105-121. Fassa, F., 2021. Manajemen logistik konstruksi . Podomoro University Press. Podomoro.
Hair, J. F., 2010. Multivariate data analysis . Pearson Education. New Jersey. 7 Jolliffe, I. T., 2013. Principal component analysis, Springer series in statistics . Springer. New York.
Kementerian  PUPR,  2016. Konstruksi  ramping,  solusi  peningkatan  efisiensi  dan  efektifitas penyelenggaraan konstruksi .
Lean Construction Institute Indonesia, 2018. Lean construction indonesia public training . Li, M., Ma, Z., and Tang, X., 2021. Owner-dominated building information modeling and lean construction in a megaproject . Higher Education Press. Pp. 60-71.
Nugraha, P., 2021. Penjadwalan proyek konstruksi dari metode jalur kritis sampai pengenalan pemodelan informasi bangunan 4D . Kanisius. Sleman.
Salem, O., Solomon, J., Genaidy, A., and Luegering, M., 2005. Site implementation and assessment of lean construction techniques. Lean Construction Journal . 2 (2), pp. 1-21.
Singh S., and Kumar, K., 2021. A study of lean construction and visual management tools through cluster analysis. Ain Shams Engineering Journal . 12 (1), pp. 1153-1162.
Sugiyanto, 2020. Manajemen Pengendalian Proyek . Scopindo Media Pustaka. Surabaya.
Watfa M., and Sawalha, M., 2021. Critical success factors for lean construction: an empirical study in the UAE. Lean Construction Journal . pp. 1-17.